데이터 마이닝의 예 전통적인 마케팅 연구

전통적인 마케팅 조사는 종종 상품이나 서비스에 대한 전반적인 시장 평가, 소비자들의 좋아하는 것과 싫어하는 것에 대한 조사, 그리고 신제품에 대한 소비자 반응을 측정하기위한 포커스 그룹의 실시를 포함합니다. 정보 기술의 발전으로 시장 조사가 바뀌 었습니다. 엄청난 양의 정량 데이터를 수집하고 복잡한 알고리즘을 사용하여보다 효과적인 마케팅을 가능케하는 패턴과 상관 관계를 발견함으로써 소비자 선호도와 구매 습관에 대해 배우는 분석가가 늘어나고 있습니다.

데이터 마이닝 기능

데이터 마이닝은 통계 기법을 사용하여 대용량 데이터 세트에서 다양한 요소와 변수 간의 상관 관계를 발견합니다. "Super Crunchers"저자 인 Ian University 교수 인 Ian Ayres에 따르면 이러한 데이터 세트는 테라 바이트 단위로 측정되는 경우가 많으며 테라 바이트 단위는 1, 000 기가 바이트와 같습니다. 데이터 마이닝은 종종 고객의 행동 및 구매 습관에 대한 엄청난 양의 정보를 제공하여보다 효과적으로 상품을 판매 할 수있게합니다.

데이터 마이닝 예제

Ayres는 잠재적 인 고객에게 특정 제품을 좋아하는 사람들도 데이터 마이닝을 통한 마케팅의 예로 다른 특정 항목을 좋아한다는 것을 알려주는 온라인 소매 업체 Amazon.com의 기능을 인용했습니다. 또 다른 예로, 신용 카드 발급 기관 인 Capital One은 고객 서비스 담당자에게 고객의 신용 카드 계정 특성에 따라 소비자가 구매할 가능성이 높은 제품 및 서비스 목록을 생성합니다.

전통적인 시장 조사

데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스에서 고객 및 판매에 대한 예측 정보를 추출하는 데 중점을두고 있지만 전통적인 마케팅 연구는 가정 및 조직의 구매 결정에 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 초점을 둡니다. 관련 데이터는 종종 판매 데이터, 설문 조사 및 포커스 그룹을 통해 수집됩니다. "마케팅"교과서 저자 인 Roger A. Kerin에 따르면, 전통적인 시장 조사원은 기회를 파악하고 필요한 정보를 수집 한 다음 적절한 판매 전략을 수립합니다. 데이터 마이닝은 이미 사용 가능한 정보에 의존합니다.

고려 사항

데이터 마이닝 (Data mining)은 시장 조사 분야를 변화시켜이 직업에서의 일자리 증가를 가속화했습니다. 미국 노동 통계국 (Bureau of Labor Statistics)은 시장 조사 업무 기회의 평균 성장률 이상을 예상했으며, 고급 학위를 가진 남성과 여성에게 가장 좋은 기회와 데이터에서 의미를 추출 할 수있는 강력한 양적 기술을 제시했습니다.